import Head from 'next/head'

<Head>
<meta name="baidu-site-verification" content="codeva-vVWLPfYJJm" />
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
})();
       })();`
    }
  </script>
</Head>

[![LangChain中文网](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif 'LangChain中文网')](https://www.langchain.com.cn/)

[![DMXAPI](https://www.aiqbh.com/kecheng.png 'DMXAPI')](https://www.DMXAPI.com)

[![LangChain AI 学习社群](https://www.aiqbh.com/jiaqun.jpg 'LangChain AI 学习社群')](https://www.aiqbh.com/dalibao.html)

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-  免费直播课：2节 知乎 AI 全栈工程师直播课
-  免费在线课：60 分钟入门 LangChain 课程
-  免费图书：30 本精选人工智能电子书 PDF
-  免费报告：500 份人工智能行业报告 PDF
-  免费视频：大语言模型开发应用视频教程  



# LangChain 介绍

**LangChain** 是一个基于大型语言模型（LLM）开发应用程序的框架。

LangChain 简化了LLM应用程序生命周期的每个阶段：
- **开发**：使用 LangChain 的开源[构建模块](/expression_language/)和[组件](/modules/composition)构建应用程序。使用[第三方集成](https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/platforms/)和[模板](https://python.langchain.com/v0.2/docs//templates)快速上手。
- **生产化**：使用[LangSmith](/langsmith/)检查、监控和评估你的链条，以便你可以持续优化和自信地部署。
- **部署**：使用[LangServe](https://python.langchain.com/v0.2/docs//langserve/)将任何链条转变为 API。

![](https://python.langchain.com/v0.2/svg/langchain_stack.svg)


具体而言，该框架由以下开源库组成：

- **`langchain-core`**：基本抽象和 LangChain 表达式语言。
- **`langchain-community`**：第三方集成。
  - 合作伙伴包（例如 **`langchain-openai`**，**`langchain-anthropic`** 等）：某些集成已进一步拆分为仅依赖于 **`langchain-core`** 的轻量级包。
- **`langchain`**：构成应用程序认知架构的链条、代理和检索策略。
- **[langgraph](https://python.langchain.com/v0.2/docs/langgraph)**：通过将步骤建模为图中的边缘和节点，使用LLMs构建强大且有状态的多角色应用程序。
- **[langserve](https://python.langchain.com/v0.2/docs/langserve/)**：将 LangChain 链条部署为 REST API。

更广泛的生态系统包括：

- **[LangSmith](/langsmith)**：开发人员平台，可让你对LLM应用程序进行调试、测试、评估和监控，并与LangChain无缝集成。

## 入门

我们推荐按照我们的[快速入门](/get_started/quickstart)指南，通过构建你的第一个 LangChain 应用程序来熟悉该框架。

[在这里查看](/get_started/installation)关于如何安装 LangChain、设置环境并开始构建的说明。

:::🗒️

这些文档关注的是 Python LangChain 库。要了解 JavaScript LangChain 库的文档，请[点击此处](https://js.langchain.com.cn)。

:::



## 表达式语言

LangChain 表达式语言（LCEL）是许多 LangChain 组件的基础，是一种组合链式的声明式方法。LCEL 从一开始就被设计为支持将原型投入到生产中，从最简单的“提示 + LLM”链条到最复杂的链条，无需更改代码。

- **[入门](/expression_language/)**: LCEL 及其优势
- **[Runnable 接口](/expression_language/interface)**: LCEL 对象的标准接口
- **[LCEL 元语](/expression_language)**: 更多关于 LCEL 包含的元语信息
- 等等！

## 生态系统

### [🦜🛠️ LangSmith](/langsmith)
跟踪和评估你的语言模型应用程序和智能代理，帮助你从原型过渡到生产。

### [🦜🕸️ LangGraph](https://python.langchain.com/v0.2/docs/langgraph)
基于（并且旨在与之配合使用的）LangChain 原语构建有状态的多角色应用程序。

### [🦜🏓 LangServe](https://python.langchain.com/v0.2/docs/langserve)
将 LangChain 可运行和链条部署为 REST API。

## [安全](https://python.langchain.com/v0.2/docs/security)
阅读我们的[安全](https://python.langchain.com/v0.2/docs/security)最佳实践，确保你在安全地使用 LangChain 进行开发。

## 其他资源

### [组件](/modules/)
LangChain 提供了许多不同组件的标准可扩展接口和集成，包括：

### [集成](https://python.langchain.com/v0.2/docs//integrations/providers/)
LangChain 是一个丰富的生态系统中的一部分，与我们的框架集成并在其之上构建的工具。请查看我们不断增长的[集成](https://python.langchain.com/v0.2/docs//integrations/providers/)列表。

### [指南](/get_started/quickstart)
使用 LangChain 的最佳实践。

### [API 参考](https://api.python.langchain.com)
访问参考部分，了解 LangChain 和 LangChain Experimental Python 包中所有类和方法的完整文档。

### [贡献](https://python.langchain.com/v0.2/docs/contributing)
查看开发人员指南，了解如何参与贡献，并帮助你设置开发环境。

## 相关文档

关于 Python最新版本文档，请参见
[这里](https://langchain.com.cn/docs/get_started/introduction)
。

关于 LangChain 的纯概念指南请见
[这里](https://docs.langchain.com.cn)
。

关于 JavaScript 的文档，请参见
[这里](https://js.langchain.com.cn/docs/)
。

关于 COOKBOOK 的文档，请参见
[这里](https://cookbook.langchain.com.cn/docs/)
。


